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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利文本特征生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120494017B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510984276.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/08；該發(fā)明授權(quán)文本特征生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由關(guān)玉爍;李博洲;楊思涵;張遠(yuǎn)行;萬鵬飛;張迪;蓋坤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本文本特征生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于一種文本特征生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括訓(xùn)練文本、訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本和訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的負(fù)文本，訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本是與訓(xùn)練文本的語義相關(guān)的文本；對(duì)多個(gè)訓(xùn)練文本進(jìn)行掩碼處理，得到各個(gè)訓(xùn)練文本的掩碼文本；根據(jù)各個(gè)訓(xùn)練文本的掩碼文本和各個(gè)訓(xùn)練文本，對(duì)文本特征生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到中間文本特征生成模型；根據(jù)各個(gè)訓(xùn)練文本、各個(gè)訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本和各個(gè)訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的負(fù)文本，對(duì)中間文本特征生成模型進(jìn)行訓(xùn)練。該方法訓(xùn)練的文本特征生成模型的理解深度和表征能力更強(qiáng)。

本發(fā)明授權(quán)文本特征生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文本特征生成模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括訓(xùn)練文本、所述訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本和所述訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的負(fù)文本，所述訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本是與所述訓(xùn)練文本的語義相關(guān)的文本，所述訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的負(fù)文本是與所述訓(xùn)練文本的語義不相關(guān)的文本； 對(duì)多個(gè)訓(xùn)練文本進(jìn)行掩碼處理，得到各個(gè)訓(xùn)練文本的掩碼文本，任一訓(xùn)練文本的掩碼文本中的至少一個(gè)字被掩蓋住； 根據(jù)所述各個(gè)訓(xùn)練文本的掩碼文本和所述各個(gè)訓(xùn)練文本，對(duì)文本特征生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到中間文本特征生成模型； 根據(jù)所述各個(gè)訓(xùn)練文本、所述各個(gè)訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的正文本和所述各個(gè)訓(xùn)練文本對(duì)應(yīng)的負(fù)文本，對(duì)所述中間文本特征生成模型進(jìn)行訓(xùn)練； 獲取文本視頻數(shù)據(jù)集，所述文本視頻數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)文本和各個(gè)文本對(duì)應(yīng)的第一視頻； 調(diào)用訓(xùn)練后的文本特征生成模型對(duì)所述多個(gè)文本分別進(jìn)行處理，得到各個(gè)文本的文本特征； 調(diào)用視頻生成模型對(duì)所述各個(gè)文本的文本特征進(jìn)行處理，得到所述各個(gè)文本對(duì)應(yīng)的第二視頻； 根據(jù)所述各個(gè)文本對(duì)應(yīng)的第一視頻和所述各個(gè)文本對(duì)應(yīng)的第二視頻，對(duì)所述視頻生成模型進(jìn)行訓(xùn)練。

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